Сеть для машин: все, что нужно знать про Интернет вещей

Cегодня Интернет вещей ассоциируется с самоорганизующимися группами дронов, автоматизированной складской логистикой и разговаривающими фенами. А у истоков его стоит автомат для продажи напитков на третьем этаже университета Карнеги-Меллона, расположенный в Питтсбурге, штат Пенсильвания.

Чтобы сэкономить время, студенты-информатики установили микропереключатели в каналы, по которым подаются бутылки, и подключили их к институтскому серверу PDP-10. По секретной команде для терминала «finger coke@cmua» можно было запросить данные об уровне наполненности, последнем заполнении и температуре нижней бутылки.

Объединить в сеть весь мир

Сегодня к названию этого автомата добавилось бы определение «смарт». Умное устройство — это не компьютер и не датчик, но все же вещь, которая с помощью встроенной электроники передает данные о себе и своем состоянии во внешнюю среду.

Когда британский технолог Кевин Эштон обратил внимание на то, что реальный потенциал Интернета заключается не в общении человека с человеком, а во взаимодействии машины с машиной, Интернет как раз переживал свой первый расцвет. В 1999 году Эштон провел презентацию, на которой предложил термин для этой концепции: Internet of Things (Интернет вещей).

Позже Эштон пожалел о том, что поспешил с названием: оно должно было звучать как «Интернет для вещей», но прижилось в первом варианте, который содержит в себе обещание, что период подъема Интернета еще продолжается, а его потенциал еще долго не будет исчерпан.

Ведь даже с учетом того, что с тех пор количество устройств с возможностью подключения к Глобальной сети невероятно увеличилось (согласно данным аналитического агентства Gartner, в 2017 году насчитывалось около 8,4 млрд таких устройств; прогнозируется, что к 2020 году их количество возрастет до более 20 млрд), вещи в мире находятся еще далеко не в таком состоянии, чтобы действительно быть объединенными в сеть друг с другом.

Несмотря на свою сетевую структуру, Интернет — это преимущественно централизованная система. Главные звенья и узлы обычно связываются не друг с другом, а с главным центром обработки данных. Построить всеобъемлющую сеть, из которой, вероятно, вырастет собственно Интернет вещей, можно только с использованием последних достижений технического и технологического прогресса.

Начиная с 1999 года за термином «Интернет вещей» стоят интересные события. По-настоящему популярным термин стал в 2013 году, однако что он значит, знают немногие. Неудивительно, ведь этот термин в сегодняшнем понимании описывает практически все попытки объединить в сеть различные физические предметы и мир цифровых технологий: электрические зубные щетки с подключением к облачному хранилищу, системы распознавания лиц, умные сети электроснабжения для виртуальных электростанций и беспилотные летательные аппараты, самостоятельно организующиеся в группы.

Иногда на патетической волне IoT восхваляют, имея в виду преобразование всего окружения в мир цифровых технологий; иногда его высмеивают, называя Internet of Shit, подразумевая самые провальные цифровые продукты. Порой они действительно заслуживают и насмешек, и пафоса.

Если машина с машиной…

Интернет вещей нельзя объяснить только перечислением его отдельных элементов. Несмотря на повседневное применение термина, он описывает не какой-то класс устройств, а принцип их организации. Образно говоря, если Интернет соединяет людей с помощью машин, то Интернет вещей соединяет машины друг с другом. Интернет вещей — это средство взаимодействия машин, которые приобретают все большую автономность.

Даже если Кевин Эштон не имеет никакой власти над толкованием термина, его представление Интернета вещей оказалось удивительно дальновидным. «Сегодня компьютеры — и, следовательно, Интернет — почти полностью зависят от людей в смысле получения информации», — писал он в статье в RFID Journal в 2009 году, через десять лет после того, как предложил этот термин. Но ведь машины и датчики могли бы намного лучше собирать для себя необходимую информацию.

Большая проблема заключается в том, что людям не хватает времени, внимания и точности, то есть они сами по себе не очень хорошо собирают информацию о процессах, происходящих в физическом мире.

Интернет всегда был сетью из вещей, кабелей, маршрутизаторов, жестких дисков, коммутаторов и сплиттеров. Они были всего только пассивным средством, за ними всегда стоял человек. Но то, что имел в виду Эштон в 1999 году, было технической реальностью, существующей отдельно от человека. Вместо того чтобы поставить машину как «мозг без органов чувств» в зависимость от вводимых человеком данных, можно было бы напрямую соединить источник данных с компьютерным мозгом.

Мы должны дать компьютерам их собственные средства сбора информации, чтобы они могли самостоятельно видеть, слышать и чувствовать запахи мира во всем их великолепии. Без ограниченности данных, вводимых людьми, этот Интернет вещей мог бы изменить мир, как в свое время Интернет, и, может быть, даже еще больше.

Три основных правила для сети

Чтобы реализовать идею Эштона об Интернете вещей, сначала нужно объединить вещи в сеть: охватить сетью еще не подключенные к ней вещи, а для подключенных — обеспечить обмен данными друг с другом с помощью интерфейсов и протоколов. Именно это сейчас и происходит, причем с большой скоростью. Количество соединений «машина-машина» (M2M) в период с 2016 до 2021 года увеличится в два с половиной раза, а трафик между машинами — в целых семь раз (основание для этого есть — передача видео и огромный поток данных в интеллектуальных транспортных системах).

В настоящее время большое количество соединений M2M приходится на долю систем «умный дом» и организации работы в сети. «Приложения, поддерживающие соединение «машина-машина» (например, интеллектуальные счетчики, видео­­наблюдение, средства цифрового мониторинга состояния здоровья, средства слежения за перемещением грузов, посылок и материальных ценностей), являются важнейшими факторами роста количества устройств и соединений, — говорится в исследовании Cisco. — К 2021 году доля соединений M2M увеличится до 51% от всех устройств и соединений».

Четыре столпа Интернета вещей

Этот рост может быть обусловлен некоторыми техническими и технологическими разработками: машинным обучением, новыми видами беспроводной передачи данных, микрокомпьютерами с высокой производительностью SoC и новыми стандартами, которые позволяют организовать взаимодействие классов устройств и служб.

Герхард Леш, руководитель отдела коммерческого развития в сфере IoT подразделения Intel в Европе, в беседе с журналом Chip отмечает: «Развитие сферы IoT идет в направлении искусственного интеллекта и соответствующего оборудования — например, однокристальных систем или центральных процессоров».

Если сетевые датчики Эштона представлялись как удаленные органы восприятия центрального компьютера, то сейчас устройства берут на себя часть процесса «мышления». Чтобы уменьшить поток данных, часть обработки данных происходит прямо на датчике. Эти пограничные вычисления (Edge Computing), первый столп Интернета вещей, дают возможность локально взаимодействовать с другими устройствами, подключенными к сети. Интеллектуальные датчики самостоятельно выбирают данные, в том числе по автоматически изученным критериям, и черпают знания у других датчиков и устройств из своей среды.

С этим тесно связан второй столп Интернета вещей. По мере прогрессирования машинного обучения устройства IoT могут получать гибкие критерии оценки и фильтрации данных. Распознавание предметов, лиц, речи, препятствий и выборок данных позволяет автономно осуществлять оценку и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это, в свою очередь, уменьшает объем передаваемых данных и создает новые возможности для профилактического обслуживания, своевременного выявления неисправностей и оптимизации процессов.

Преимущества Интернета вещей могут наиболее ярко проявиться в промышленности. Например, производственные станки одного подразделения могли бы связываться со станками из другого подразделения и в определенном смысле учиться друг у друга: «старшие товарищи» могли бы делиться с «младшими» опытом в прогнозировании. Таким образом новое подразделение быстрее достигло бы эффективного уровня производства.

В логистике также открылись бы огромные возможности для экономии ресурсов. Об этом свидетельствуют частично автоматизированные склады Amazon, в которых роботы-транспортировщики, подобно рою насекомых, перевозят контейнеры с грузами. По данным исследования Bitkom, уже каждая пятая европейская логистическая компания использует такие автоматические погрузчики и контейнеры, объединенные в сеть: организация склада включает автоматические системы перемещения и подачи материалов, которыми управляет главная система складской логистики.

Ближайшие родственники IoT

Пограничные вычисления (Edge Computing): часть вычислительной мощности перемещается с центра обработки данных на «периферию» и клиентские устройства сети. Для этого сетевые датчики оснащаются микрокомпьютерами, которые могут распознавать лица, речь и разворачивать локальную сеть.

Энергоэффективная сеть дальнего радиуса действия (Low-Power Wide-Area Network, LPWAN) — технология для подключения устройств с низким потреблением энергии: например, по узкополосному IoT на основе LTE (NB-IoT).

Повсеместные вычисления (Ubiquitous Computing). В 1988 году Марк Уэйзер сформулировал такую идею: «Самые глубокие технологии — это те, которые перестают быть видимы. Они вплетаются в повседневность и становятся неотличимыми от нее».

RFID-метки позволяют машинам идентифицировать предметы и людей и использовать их данные для обработки.

Третий из столпов, на которых зиждется IoT, — новые виды беспроводных соединений и протоколов. Они позволяют разворачивать сети на коротких и длинных расстояниях с поддержкой высоких скоростей передачи данных, быстрым временем отклика или чрезвычайно высокой производительностью при узкой полосе пропускания и большой зоне досягаемости.

Специалист из Intel, Герхард Леш, комментирует: «Новый стандарт 5G — это ключевая технология для IoT. Скорость, примерно в десять раз превышающая скорость LTE, а также низкая латентность позволит 5G существенно повысить качество соединения машин и устройств и обеспечит возможность успешной передачи огромных объемов данных в рамках IoT».

Еще одна идея — сети с низким энергопотреблением, например, сеть IoT от Qualcomm, построенная на основе LTE. «Мы уменьшаем степень сложности устройств, что позволяет им годами работать от аккумулятора, и обеспечиваем более глубокий охват для подключения датчиков и измерительных приборов в труднодоступных местах: например, в сельских районах или среди городских зданий, — говорит в интервью Сешу Мадхавапедди, вице-президент по управлению продукцией в сфере IoT. — Это важно для концепта умных городов и зданий». Но будущее — за 5G, «единой сетью, объединяющей между собой миллиарды устройств».

Четвертый столп, по словам Герхарда Леша, представляют собой новые стандарты. В отношении развития технологий и их серийного производства он отмечает большие успехи: «Стандарты для IoT консолидированы и согласованы. Решения IoT разработаны с учетом потребностей рынка».

Но еще необходима «корректировка вручную в связующем программном обеспечении и в интерфейсах обмена данными ввиду не полностью укоренившихся стандартов и отдельных фрагментированных решений». Интеграция в инфраструктуру IoT устройств, находящихся в эксплуатации, «в настоящий момент представляет собой трудную задачу». Развитию некоторых отраслевых сегментов еще «будут мешать препятствия регуляторного характера и пробелы в стандартизации».

Если сеть против нас

В то же время одним из важных вопросов остается безопасность. В вездесущих датчиках, объединенных в сеть, и автономных системах таятся многочисленные проблемы защиты и безопасности данных. Если с потоком данных смогут справляться только машины, образуются «черные ящики» алгоритмического поиска решений — корректировать ошибки или понимать постоянно меняющиеся состояния станет труднее.

Реализация IoT в местах общего пользования (умный город, интеллектуальные транспортные системы, автоматизированное наблюдение) позволила бы машинам накапливать огромную базу знаний о частной жизни людей и о социальных процессах. Отсюда возникают элементарные вопросы: может ли машина нарушить личное пространство? Если наблюдает и делает выводы только одна машина, является ли это слежением и контролем?

В век Интернета вещей целые сообщества должны развивать отношение к сети как к активной среде, к машине — как к самостоятельно действующему лицу, особенно в аспекте возможностей государства осуществлять наблюдение.

Интернет скверных вещей

Уязвимости в безопасности устройств IoT редко закрываются, чем воспользовались разработчики вредоносной программы Mirai: она автоматически распознает и идентифицирует такие устройства. Обнаруженный в январе вариант вредоносного ПО мог поразить 1,5 млрд устройств на процессорах Argonaut RISC Core. В 2016 году Mirai удалось собрать целую армию ботов из более трех миллионов незащищенных IP-камер, роутеров и других устройств IoT.

Но с практической точки зрения Интернет вещей представляет собой угрозу для безопасности. Чем больше устройств в Интернете, тем больше вероятность возникновения проблем. Если уже сейчас проваливаются попытки массового распространения патчей безопасности для ограниченного количества устройств с возможностью подключения к Интернету, то с увеличением количества этих устройств вопрос только обострится. И тогда проблемой станут не только злоумышленники, взламывающие подключенные к Интернету видеоняни или заставляющие роботы-пылесосы бешено ездить по комнате.

Случай с Mirai показывает, что Интернет вещей — это не только новый вид Интернета, но и новая проблема, которую в первую очередь должен решить человек.

• Анонимный интернет: лучшие приложения для смартфонов
• Лайфхаки для быстрого интернета и телевидения
• Очистка Windows: удаляем интернет-мусор
• Как увеличить скорость интернета: 10 способов

Фото: jeferrb/pixabay.com; Marcus Schlaf/Amazon; CiS Forschungsinstitut für Mikrosensorik GmbH, Erfurt